Introducción

La Formula Student es la competición más prestigiosa a nivel ingenieril del mundo. Es por eso que los distintos equipos buscan continuamente mejoras que optimicen el rendimiento de sus monoplazas. Sin embargo, debido a los recursos limitados y múltiples amplio abanico de mejoras, elegir la más adecuada es un desafío. Este trabajo propone un enfoque de decisiones multicriterio para identificar la mejora óptima, evaluando factores como el rendimiento, el costo y el peso.

ART-24 D
ART-24 D

ARUS es el equipo de Formula Student de la Universidad de Sevilla y del cual vamos a realizar el trabajo.

(ARUS web)

Criterios

Para la elección de la mejora más óptima tenemos que tener en cuanta distintos criterios, en este caso los hemos resumidos en los siguientes 6.

1. Peso Total del Monoplazas

Este criterio afecta directamente en la aceleración y frenado del monoplazas, además también tiene un impacto directo en el comportamiento de este en las curvas. Es un criterio desfavorable en el sentido de que queremos mínimizar el peso.

2. Coste de Fabricación

Al tratarse de un equipo de universidad disponemos de un límite presupuestario, por lo que siempre buscamos una opción económica y asequible. También es un criterio en el que buscaremos el mínimo.

3. Fiabilidad y Seguridad

Valorar la robustez de la mejora propuesta y su impacto en la seguridad del piloto, asegurando que el cambio no comprometa la durabilidad del vehículo ni los estándares de seguridad, todo debe cumplir las reglas que la competición de Alemania (FSG) determina. (enlace a la normativa).

4. Innovación

Este criterio considera el grado de creatividad y originalidad de la mejora, su potencial para introducir tecnologías o conceptos innovadores y la posibilidad de marcar la diferencia en la competición con un diseño único y eficiente. Existe un premio específico para el equipo más innovador de la temporada.

5. Evaluación de riesgos

Análisis de los riesgos técnicos y operativos asociados a la implementación de las distintas mejoras. Se consideran posibles fallos o problemas que puedan surgir, así como el impacto que podrían tener en el rendimiento o la seguridad del vehículo. Se requiere establecer un plan de gestión de riesgos para mitigar los efectos adversos y reducir la probabilidad de problemas en competencia.

6. Sostenibilidad

La sostenibilidad es cada vez más importante en el mundo actual esto se ve reflejado en la competición de Formula Student. Este criterio evalúa el impacto ambiental de los materiales, procesos y recursos utilizados para implementar las mejoras en estudio. Se priorizarán materiales reciclables y técnicas de fabricación ecoeficientes, buscando reducir la huella de carbono.

Mejoras

Serán las alternativas que evaluaremos en cada uno de los criterios que hemos mencionado anteriormente. Veamos estas de forma detallada.

1. Monocasco

Durante la temporada 24 y anteriormente en el equipo siempre se ha realizado un meneplazas cuyo chasis era tubular.

ART-24 D Chasis Tubular
ART-24 D Chasis Tubular

Consiste en una red de tubos de acero o aluminio soldados entre sí.

Se está planteando la opción de cambiar el diseño de este chasis a un monocasco, siguiendo la tendencia adoptada por varios equipos de Formula Student. Al adoptar un chasis monocasco, no solo reducimos significativamente el peso del vehículo, sino que también incrementamos la rigidez estructural, lo cual mejora el comportamiento dinámico del mismo.

ART-25 D Monocasco

2. Tracción a las 4 rueda

Conocido y llamado a partir de ahora como 4WD(4 Wheel Drive). Consiste en lugar de tener un único motor, colocar uno en cada rueda. Este cambio mejorará la aceleración, el control y la estabilidad en curvas al distribuir la potencia en las cuatro ruedas, optimizando el agarre en cualquier condición de pista.

Estructura de un 4WD
Estructura de un 4WD

3. Optimización de la batería

Cambio de celdas, antes eran cilíndricas y se pretende pasar a las que se pueden ver en la derecha, estas ocupan mucho menos sitio haciendo que el computo general de la batería tenga un peso menor al de la temporada de 2024. Además de un cambio en la configuración de la misma.

Celdas batería
Celdas batería

4. Telemetría

Sistema de monitorización en tiempo real que recolecta y transmite los datos de los distintos componentes del vehículo hacia una estación remota, permitiendo detectar posibles problemas en directo. Además de la necesidad de conectar un sensor proporcionado por la misma competición llamado dattalogger que recoge todo estos datos.

5. Diseño de Nuevas Aletas y Difusores para Aerodinámica Busca optimizar el flujo de aire alrededor del vehículo para mejorar el agarre y la estabilidad. Este sistema se centra en controlar la distribución de fuerzas aerodinámicas, aumentando la eficiencia y el rendimiento.

AHP

En primer lugar vamos a hacer una matriz que contenga la información al comparar los distintos criterios:

Peso Coste Fiabilidad Innovación Riesgo Sostenibilidad
Peso 1.00 0.50 3.00 8 5.00 7.0
Coste 2.00 1.00 4.00 9 6.00 7.0
Fiabilidad 0.33 0.25 1.00 4 2.00 4.0
Innovación 0.12 0.11 0.25 1 0.33 0.5
Riesgo 0.20 0.17 0.50 3 1.00 2.0
Sostenibilidad 0.14 0.14 0.25 2 0.50 1.0

Ahora se hará una matriz para cada uno de los criterios haciendo comparaciones dos a dos sobre las distintas alternativas yy ver cual es preferible a cual, buscando simepre una estructura coherente y respetando la relación de coherencia.

Monocasco 4WD Batería Telemetría Aerodinámica
Monocasco 1.00 4.00 8.0 9 2.00
4WD 0.25 1.00 5.0 7 2.00
Batería 0.12 0.20 1.0 2 0.25
Telemetría 0.11 0.14 0.5 1 0.17
Aerodinámica 0.50 0.50 4.0 6 1.00
Monocasco 4WD Batería Telemetría Aerodinámica
Monocasco 1 0.5 0.11 0.14 0.2
4WD 2 1.0 0.17 0.33 1.0
Batería 9 6.0 1.00 3.00 6.0
Telemetría 7 3.0 0.33 1.00 2.0
Aerodinámica 5 1.0 0.17 0.50 1.0
Monocasco 4WD Batería Telemetría Aerodinámica
Monocasco 1 0.14 0.2 0.11 0.5
4WD 7 1.00 2.0 0.50 7.0
Batería 5 0.50 1.0 0.25 2.0
Telemetría 9 2.00 4.0 1.00 7.0
Aerodinámica 2 0.14 0.5 0.14 1.0
Monocasco 4WD Batería Telemetría Aerodinámica
Monocasco 1.00 5.0 5.0 2.00 9
4WD 0.20 1.0 1.0 0.33 5
Batería 0.20 1.0 1.0 0.33 5
Telemetría 0.50 3.0 3.0 1.00 7
Aerodinámica 0.11 0.2 0.2 0.14 1
Monocasco 4WD Batería Telemetría Aerodinámica
Monocasco 1.00 0.5 0.20 0.14 3
4WD 2.00 1.0 0.33 0.17 5
Batería 5.00 3.0 1.00 0.50 5
Telemetría 7.00 6.0 2.00 1.00 9
Aerodinámica 0.33 0.2 0.20 0.11 1
Monocasco 4WD Batería Telemetría Aerodinámica
Monocasco 1.0 0.50 2 0.17 0.33
4WD 2.0 1.00 3 0.20 0.33
Batería 0.5 0.33 1 0.11 0.14
Telemetría 6.0 5.00 9 1.00 2.00
Aerodinámica 3.0 3.00 7 0.50 1.00

Funciones de clase

Mayor autovalor

Pesos locales

wcriterios = multicriterio.metodoAHP.variante1.autovectormayorautovalor(tablacriterios)
wpeso = multicriterio.metodoAHP.variante1.autovectormayorautovalor(peso)
wcoste = multicriterio.metodoAHP.variante1.autovectormayorautovalor(coste)
wfiabilidad = multicriterio.metodoAHP.variante1.autovectormayorautovalor(fiabilidad)
winnovacion = multicriterio.metodoAHP.variante1.autovectormayorautovalor(innovacion)
wriesgo = multicriterio.metodoAHP.variante1.autovectormayorautovalor(riesgo)
wsostenibilidad = multicriterio.metodoAHP.variante1.autovectormayorautovalor(sostenibilidad)

Pesos globales

tabla1 = multicriterio.metodoAHP.pesosglobales_entabla(wcriterios$valoraciones.ahp, 
                                                       rbind(wpeso$valoraciones.ahp,
                                                             wcoste$valoraciones.ahp,
                                                             wfiabilidad$valoraciones.ahp,
                                                             winnovacion$valoraciones.ahp,
                                                             wriesgo$valoraciones.ahp,
                                                             wsostenibilidad$valoraciones.ahp))
Peso Coste Fiabilidad Innovación Riesgo Sostenibilidad Ponderadores Globales
Monocasco 0.4885995 0.0380167 0.0372497 0.4715277 0.0708690 0.0777909 0.1908290
4WD 0.2377226 0.0857595 0.2941296 0.1111723 0.1196405 0.1161993 0.1627871
Batería 0.0532047 0.5361012 0.1398637 0.1111723 0.2733497 0.0421870 0.2849653
Telemetría 0.0345949 0.2249158 0.4670199 0.2733246 0.4986714 0.4876634 0.2329570
Aerodinámica 0.1858782 0.1152067 0.0617371 0.0328030 0.0374694 0.2761594 0.1284616
Ponder.Criterios 0.2993136 0.4203030 0.1287770 0.0318180 0.0740319 0.0457565 NA

Media geométrica

Pesos locales

wcriterios = multicriterio.metodoAHP.variante2.mediageometrica(tablacriterios)
wpeso = multicriterio.metodoAHP.variante2.mediageometrica(peso)
wcoste = multicriterio.metodoAHP.variante2.mediageometrica(coste)
wfiabilidad = multicriterio.metodoAHP.variante2.mediageometrica(fiabilidad)
winnovacion = multicriterio.metodoAHP.variante2.mediageometrica(innovacion)
wriesgo = multicriterio.metodoAHP.variante2.mediageometrica(riesgo)
wsostenibilidad = multicriterio.metodoAHP.variante2.mediageometrica(sostenibilidad)

Pesos globales

tabla2 = multicriterio.metodoAHP.pesosglobales_entabla(wcriterios$valoraciones.ahp, 
                                                       rbind(wpeso$valoraciones.ahp,
                                                             wcoste$valoraciones.ahp,
                                                             wfiabilidad$valoraciones.ahp,
                                                             winnovacion$valoraciones.ahp,
                                                             wriesgo$valoraciones.ahp,
                                                             wsostenibilidad$valoraciones.ahp))
Peso Coste Fiabilidad Innovación Riesgo Sostenibilidad Ponderadores Globales
Monocasco 0.4785074 0.0371652 0.0370830 0.4698762 0.0708028 0.0777854 0.1879437
4WD 0.2379095 0.0869273 0.2931446 0.1111519 0.1181929 0.1154421 0.1634111
Batería 0.0558710 0.5339960 0.1407423 0.1111519 0.2744431 0.0423111 0.2841088
Telemetría 0.0356533 0.2286812 0.4672279 0.2760597 0.5004381 0.4880127 0.2351741
Aerodinámica 0.1920589 0.1132303 0.0618021 0.0317603 0.0361231 0.2764487 0.1293623
Ponder.Criterios 0.3006638 0.4178014 0.1293802 0.0317163 0.0748525 0.0455859 NA

Método básico

Pesos locales

wcriterios = multicriterio.metodoAHP.variante3.basico(tablacriterios)
wpeso = multicriterio.metodoAHP.variante3.basico(peso)
wcoste = multicriterio.metodoAHP.variante3.basico(coste)
wfiabilidad = multicriterio.metodoAHP.variante3.basico(fiabilidad)
winnovacion = multicriterio.metodoAHP.variante3.basico(innovacion)
wriesgo = multicriterio.metodoAHP.variante3.basico(riesgo)
wsostenibilidad = multicriterio.metodoAHP.variante3.basico(sostenibilidad)

Pesos globales

tabla3 = multicriterio.metodoAHP.pesosglobales_entabla(wcriterios$valoraciones.ahp, 
                                                       rbind(wpeso$valoraciones.ahp,
                                                             wcoste$valoraciones.ahp,
                                                             wfiabilidad$valoraciones.ahp,
                                                             winnovacion$valoraciones.ahp,
                                                             wriesgo$valoraciones.ahp,
                                                             wsostenibilidad$valoraciones.ahp))
Peso Coste Fiabilidad Innovación Riesgo Sostenibilidad Ponderadores Globales
Monocasco 0.4699513 0.0391922 0.0378787 0.4671926 0.0740665 0.0787052 0.1856386
4WD 0.2433049 0.0858129 0.2930126 0.1136422 0.1234693 0.1173364 0.1649927
Batería 0.0554750 0.5300690 0.1418634 0.1136422 0.2704080 0.0426065 0.2817043
Telemetría 0.0356380 0.2274143 0.4643585 0.2717227 0.4929898 0.4856367 0.2351883
Aerodinámica 0.1956309 0.1175115 0.0628868 0.0338003 0.0390663 0.2757151 0.1324761
Ponder.Criterios 0.2976188 0.4157832 0.1305005 0.0324359 0.0760839 0.0475778 NA

Conclusión: Podemos ver que independientemente del método de cálculo de los pesos locales la mejora más óptima para implementar es Optimización de la batería con un peso global:

  • Método mayor autovalor: 28,50% aproximadamente
  • Media geométrica: 28,41%
  • Método básico: 28,17%

Además se verifica que para todos los criterios la mejora menos óptima es la de diseño de nuevas aletas y difusores para Aerodinámica.

Método II

Peso Coste Fiabilidad Innovación Riesgo Sostenibilidad Ponderadores Globales
0.4699513 0.0391922 0.0378787 0.4671926 0.0740665 0.0787052 0.1856386
0.2433049 0.0858129 0.2930126 0.1136422 0.1234693 0.1173364 0.1649927
0.0554750 0.5300690 0.1418634 0.1136422 0.2704080 0.0426065 0.2817043
0.0356380 0.2274143 0.4643585 0.2717227 0.4929898 0.4856367 0.2351883
0.1956309 0.1175115 0.0628868 0.0338003 0.0390663 0.2757151 0.1324761
Ponder.Criterios 0.2976188 0.4157832 0.1305005 0.0324359 0.0760839 0.0475778 NA

Diagrama Jerarquías

No se ve de forma muy clara en este diagrama ya que está toda la información muy condensada.

Paquete AHP

Contribución total

Pesos locales

Análisis de las Tablas AHP

  • Contribución Total de los Criterios La primera tabla muestra la contribución total de cada criterio en la selección de la mejora óptima para los monoplazas. Los criterios más relevantes son:

Coste (42.0%): Es el criterio más importante, con una alta prioridad general. En este criterio, la opción de “Batería” lidera, contribuyendo con el 53.6% del peso total.

Peso (29.9%): El segundo criterio más importante. Aquí, el “Monocasco” se destaca como la mayor contribución, con un peso del 48.9%.

Fiabilidad (12.9%): Es el tercer criterio más relevante, siendo “Telemetría” el factor predominante con una contribución del 46.7%.

Riesgos (7.4%): En este criterio, “Telemetría” nuevamente lidera con un peso significativo del 49.9%.

Sostenibilidad (4.6%): La “Aerodinámica” tiene una fuerte presencia en este criterio, contribuyendo con el 27.6%.

Innovación (3.2%): Aunque menos importante, el “Monocasco” domina este criterio, con una contribución del 47.2%.

Los valores de inconsistencia son bajos, entre el 1.3% y 4.9%, lo que indica que las evaluaciones han sido consistentes y se ha hecho las comparaciones de forma coherentes.

  • Pesos Locales por Criterio En la segunda tabla, se detallan los pesos locales, que reflejan la importancia de cada opción dentro de cada criterio específico. Cabe destacar los siguientes datos. Coste: La opción de “Batería” es la más relevante, con un peso local del 22.5%.

Peso: El “Monocasco” tiene la mayor relevancia dentro de este criterio, alcanzando el 14.6%.

Fiabilidad: Aquí, “Telemetría” se destaca, con un peso del 6.0%.

Riesgos: “Telemetría” también domina en este criterio, con un peso del 3.7%.

Sostenibilidad: La “Aerodinámica” lidera este criterio, contribuyendo con el 2.2%.

Innovación: El “Monocasco” vuelve a ser clave, representando el 1.5%.

Los índices de inconsistencia en esta tabla son similares, entre 1.3% y 4.7%, también buenos.

Conclusión

Finalmente se puede concluir de froma general las opciones pueden ordenarse de más óptima es hacer un estido de la configuración para optimizar la batería, esta opción lidera en el criterio “Coste” como ya hemos comentado antes y la opción más consistente en el resto de criterios. Por lo tanto, para las prioridades globales, las mejoras deberían enfocarse en Batería y Monocasco, seguidas por Telemetría.

ELECTRE

Datos
Criterio Min/Max Monocasco 4WD Batería Telemetría Aerodinámica Tipo Parámetros
Peso (kg) Min 78 40 4 0 -10 III p=25
Coste (miles € ) Min 12 2 3,5 0,5 5 V q=0,75 p=8
Fiabilidad Max 8 10 5 3 4 II q=15
Innovación Max VI s=6
Riesgos Min IV q=5, p=7
Sostenibilidad Max II 1=20